ارزیابی مدل های هیبریدی فراکاوشی در شبیه سازی اکسیژن محلول در آب رودخانه

آب یکی از عناصر ضروری در طبیعت است که اساس زندگی انسان را تشکیل می دهد و به رشد و توسعه اقتصادی جوامع کمک می کند. آب سالم ارتباط تنگاتنگی با سلامت محیط زیست و فعالیت ها دارد. زندگی همه جانوران روی کره زمین به آب و اکسیژن بستگی دارد. علاوه بر این, اکسیژن محلول کافی (DO) برای بقای جانوران آبزی بسیار مهم است. از این رو, در این پژوهش برای شبیه سازی اکسیژن محلول در آب رودخانه کامبرلند واقع در ایالات متحده از مدل ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی (ANN) با موجک و الگوریتم های فراابتکاری گرگ خاکستری (GWO) و خفاش (BA) در مقیاس زمانی ماهانه طی دوره آماری 2010-2020 استفاده شد. معیارهای ضریب همبستگی (R2), مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE), میانگین مطلق خطا (MAE) و ضریب بهره وری نش ساتکلیف (NSE) برای ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل ها مورد استفاده قرار گرفت. نتایج نشان داد هر سه مدل هیبریدی, در الگوهای ترکیبی نتایج بهتری نسبت به سایر الگوهای تعیین شده دارند. همچنین, با توجه به معیارهای ارزیابی مشخص شد که از بین مدل های به کاررفته در شبیه سازی اکسیژن محلول در آب رودخانه, مدل شبکه عصبی مصنوعی موجک با ضریب تعیین (958/0=R2), ریشه میانگین مربعات خطا (651/0=RMSE), میانگین قدرمطلق خطا (334/0=MAE) و ضریب نش ساتکلیف (962/0=NS) در مرحله صحت سنجی عملکرد بهتری نسبت به سایر مدل ها از خود نشان داده است.